Изменения
→Примеры
== Примеры ==
=== На примере линейной регрессии <ref>[[Линейная регрессия]]</ref> ===
Представьте задачу предсказания <math>y</math> по <math>x \in R</math>. Рис 1 показывает результат использования модели <math>y=θ_0+θ_1*x</math> для представленного датасета. Как видно из Рис 1 данные не поддаются линейной зависимости, и по этой причине модель не очень хороша.
{|align="center"
Если же добавить дополнительный параметр <math>x^2</math>, и использовать модель <math>y=θ_0+θ_1*x+θ_2*x^2</math>, как представлено на Рис 2, то модель значительно лучше подходит для представленного датасета. Рис 3 показывает результат использования модели <math>y=θ_0+θ_1*x+θ_2*x^2+θ_3*x^3+θ_4*x^4</math> для представленного датасета. Как видно из Рис 3 данная модель слишком заточена для точки обучающего датасета и, веротяно, покажет плохой результат на тестовом датасете.
=== На примере логистической регрессии <ref>[[Логистическая регрессия]]</ref> ===
Представьте задачу классификации размеченых точек. Рис 4 показывает результат использования модели <math>g(θ_0+θ_1*x_1+θ_2*x_2)</math> для представленного датасета. Как и в предыдущем примере, данные не поддаются классификации по линейной зависимости.
{|align="center"
|[[Файл:High_variance_cla.png|200px|thumb|Рис 6. Переобучение]]
|}
В случае же выбора модели <math>g(θ_0+θ_1*x_1+θ_2*x_2+θ_3*x_1^2+θ_4*x_2^2+θ_5*x_1*x_2)</math>, представленой на Рис 5, данные значительно лучше соответствуют модели. Рис 6 показывает результат использования модели <math>g(θ_0+θ_1*x_1+θ_2*x_1^2+θ_3*x_2*x_1^2+θ_4*x_1^2*x_2^2 + ...)</math> для представленного датасета {{---}} это яркий пример явления переобучения.
== Кривые обучения ==
